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福建林业职业技术学院《雷公藤良种繁育和 GAP 关键技术推广示范》项目获 2015 年获得中央财政林业科技推广示范资金项目立项，获资助经费各 100 万，《绿竹地下系统结构与出笋量的技术研究》《福建绣球野生种质收集与遗传改良》等 30 个教科研项目获得省教育厅、省科技厅、省林业厅、南平市科技局立项；学院还承担着《无患子种质资源选育及综合利用》，《福建柏良种品质控制与规模化快繁技术研究》，《福建山樱花优势木本花卉》等 3 项福建省种苗攻关课题，全院在研项目达 84 项。

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大数据对景区管理工作的支持

景区容量是景区运行的重要指标，指在不对景区资源造成不利影响的前提下，景区能接纳的游客最大数量。不合理的游客接纳量将会对景区造成负面甚至无法挽回的严重影响，如景区景物文物损毁、基础设施不足导致环境污染和事故、严重影响游客体验和景区口碑等。在大数据技术的辅助下，景区管理部门通过资源数据采集、算法模型、关联分析等技术手段更加深入地模拟景区容量的极限，以及通过分析游客画像数据了解游客需求，对景区规划和基础设施配置进行调整和优化，实现景区容量的扩大和高峰时段资源的调配。

大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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